Algoritmické obchodování s Python a R Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé účastníky, kteří chtějí zvládnout pokročilé techniky integrace dat a vizualizace v Looker Studio a naučit se propojovat různé zdroje dat a navrhovat působivé řídicí panely. a automatizovat pracovní postupy vytváření sestav pro lepší obchodní rozhodnutí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Připojte a integrujte více zdrojů dat do Looker Studio.
• Vytvářejte vlastní metriky a vypočítaná pole pro analýzu na míru.
• Navrhujte pokročilé vizualizace, včetně interaktivních filtrů a grafů.
• Automatizujte pracovní postupy vytváření sestav pro aktualizace dat v reálném čase.
• Použijte osvědčené postupy pro vizuální vyprávění příběhů a přizpůsobení sestav.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na datové analytiky a softwarové inženýry, kteří chtějí použít Dask s ekosystémem Pythonu k vytváření, škálování a analýze velkých datasetů.

Koncepcí tohoto školení je, že účastníci budou schopni:

• Nastavit prostředí pro zahájení vytváření zpracování velkých dat s Daskem a Pythonem.
• Prozkoumat funkce, knihovny, nástroje a rozhraní API dostupné v Dasku.
• Pochopit, jak Dask zrychluje paralelní výpočty v Pythonu.
• Naučit se škálovat ekosystém Pythonu (Numpy, SciPy a Pandas) pomocí Dasku.
• Optimalizovat prostředí Dask pro udržení vysokého výkonu při zpracování velkých datasetů.

Tento vedený instruktorem živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé Python vývojáře a analytiky dat, kteří chtějí posílit své dovednosti v analýze a manipulaci s daty pomocí Pandas a NumPy.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje Python, Pandas a NumPy.
• Vytvořit aplikaci pro analýzu dat pomocí Pandas a NumPy.
• Provádět pokročilou manipulaci s daty, řazení a filtrování operací.
• Provádět agregované operace a analyzovat časové série dat.
• Vizualizovat data pomocí Matplotlibu a dalších knihoven pro vizualizaci.
• Ladit a optimalizovat svůj kód pro analýzu dat.

Tato školení vedoucího odborníka (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí implementovat řešení lakehouse pomocí Microsoft Fabric.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a komponentám Microsoft Fabric.
• Konfigurovat a spravovat Lakehouse pomocí Microsoft Fabric.
• Načítat a transformovat data pomocí Apache Spark.
• Využívat tabulky Delta Lake pro verzování a správu dat.
• Implementovat datové vstupní potoky s Dataflows Gen2.
• Orchestrace datových potoků pomocí Data Factory.

Tato vedená školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřena na začínající až středně pokročilé odborníky, kteří chtějí zvýšit svou produktivitu a efektivitu využitím pokročilých funkcí Excelu a Google Tabulky pro organizaci dat, analýzu a spolupráci.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navigovat a využívat základní funkce Excelu a Google Tabulek.
• Provádět analýzu dat a vytvářet praktické představy pomocí pokročilých technik pro práci s tabulkami.
• Spolupracovat v reálném čase pomocí Google Tabulek pro bezsešitou spolupráci týmu.
• Vytvářet opakovatelné šablony pro reportování, sledování a řízení projektů.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určená pro vývojáře, kteří chtějí použít stack FARM (FastAPI, React a MongoDB) k vytváření dynamických, vysokorychlostních a škálovatelných webových aplikací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí, které integruje FastAPI, React a MongoDB.
• Porozumět klíčovým konceptům, funkcím a výhodám stacku FARM.
• Přihrádat, jak vytvářet REST API pomocí FastAPI.
• Přihrádat, jak navrhovat interaktivní aplikace s Reactem.
• Vývoj, testování a nasazování aplikací (front-end i back-end) pomocí stacku FARM.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří se chtějí naučit používat FastAPI s Pythonem k snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření API pomocí Pythonu a FastAPI.
• Vytvářet API rychleji a snadněji s použitím knihovny FastAPI.
• Naučit se, jak vytvářet datové modely a schémata založená na Pydanticu a OpenAPI.
• Připojovat API k databázím s použitím SQLAlchemy.
• Implementovat bezpečnostní mechanismy a ověřování v API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvářet kontejnerové image a nasazovat webové API na cloudový server.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na pracovišti) je určeno datovým analytikům, kteří chtějí použít Google Sheets pro analýzu dat.  

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:  

• Vytvářet tabulky s Google Sheets.
• Používat vzorce, které fungují jak v Google Sheets, tak i v Excelu.
• Formátovat a analyzovat jakákoliv data.
• Vytvářet vizualizace dat pomocí grafů a diagramů. 

Google Sheets je výkonný cloubový nástroj pro tabulky, který podporuje reálně časovou spolupráci, organizaci a analýzu dat.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům začínajícím až středně pokročilým, kteří chtějí maximalizovat svou efektivitu a spolupráci s využitím pokročilých funkcí Google Sheets.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navigovat a využívat klíčové funkce Google Sheets.
• Spravovat a organizovat data efektivně s použitím filtrů, řazení a formátovacích nástrojů.
• Používat základní i pokročilé vzorce pro obchodní scénáře.
• Vytvářet grafy, řídicí panely a opakovatelné šablony pro reportování a spolupráci.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Příklady s praktickým využitím a procvičování ve Google Sheets.
• Praktické příklady z reálného světa a spolupracovné aktivity.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• K vytvoření přizpůsobeného školení se na tuto žádost obraťte, abychom se domluvili.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na obchodní analytiky, kteří chtějí používat IBM Cognos pro analýzu dat a reportování.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Analyzujte a sdílejte poznatky o datech.
• Vizualizujte výkonnost podniku.
• K čištění a kombinování zdrojů dat použijte přípravu s pomocí AI.
• Odhalte skryté vzorce v datech pomocí IBM Cognos Analytics vestavěných funkcí umělé inteligence.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé účastníky, kteří si chtějí vybudovat základní dovednosti pro vizualizaci dat a vytváření sestav pomocí Looker Studio a naučit se propojovat zdroje dat. , efektivně vizualizovat informace a získat užitečné informace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní funkce Looker Studio a jeho případy použití.
• Nastavte Looker Studio a připojte se k různým zdrojům dat.
• Vytvářejte poutavé řídicí panely s tabulkami, grafy a filtry.
• Přizpůsobte sestavy pro konkrétní publikum a obchodní potřeby.
• Spolupracujte na řídicích panelech a sdílejte je efektivně.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové analytiky a datové vědce, kteří chtějí používat Metabase ke shromažďování, dotazování a vizualizaci dat pro analýzu a reportování business intelligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a nainstalujte Metabase, abyste mohli začít vytvářet datové vizualizace a řídicí panely.
• Naučte se dotazovat, agregovat a vizualizovat data v Metabase.
• K psaní SQL dotazů použijte funkce a nástroje v Metabase.
• Vytvářejte analytické grafy a řídicí panely, abyste získali obchodní statistiky.
• Seznamte se s osvědčenými postupy a tipy pro používání Metabase a řešení běžných problémů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat Modin k sestavení a implementaci paralelních výpočtů s Pandas pro rychlejší analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí, abyste mohli začít vyvíjet pracovní postupy Pandas ve velkém měřítku s Modin.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modin.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Rayem.
• Pomocí Modin provádějte operace Pandas rychleji.
• Implementujte celé Pandas API a funkce.

Microsoft Fabric je unifikovaná analytická platforma, která integruje datovou inženýrství, integraci dat, data warehousing, vědu o datech, reálně časové analýzy a business inteligenci pod jedním křídem.

Toto instruktorův kurz (online nebo na místech) je určen pro středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí využít Microsoft Fabric ke vytvoření moderních datových řešení s integrovanými analytickými nástroji, správou a vizualizací.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit složky Microsoft Fabric a jak se integrují s ekosystémem Microsoft.
• Vytvářet a spravovat Fabrické pracovní prostory s příslušným řízením přístupu.
• Postavit a spravovat Lakehouses k centralizaci a analyzování dat.
• Používat notebooky prozkoumávajících analýzy a transformací pomocí Python a SQL.
• Vytvářet a automatizovat datové proudy pomocí vizuálních potrubních systémů.
• Modelovat a spravovat data pomocí vrstev Data Warehouse a Semantický model.
• Navrhnout a publikovat interaktivní předávky s Power BI v Fabrice.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praxe.
• Praktické zavedení v prostředí live-labu.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobený kurz, kontaktujte nás prosím pro uspořádání.

Cílová skupina

Formát kurzu

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Během tohoto vedeného instruktorem živého kurzu se účastníci naučí, jak manipulovat s daty a je visualizovat pomocí nástrojů obsažených v Tidyverse.

Tidyverse je sbírka flexibilních R balíčků pro čištění, zpracování, modelování a vizualizaci dat. Některé z obsažených balíčků jsou: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr a tibble.

• Začátečníci v jazyce R
• Začátečníci ve vyhledávání dat a vizualizaci dat

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a intenzivní praxe

• Provádět analýzu dat a vytvářet působivé vizualizace
• Těžit užitečné závěry z různých souborů vzorných dat
• Filtrovat, řadit a shrnout data k odpovědi na zkoumavé otázky
• Převádět zpracovaná data do informačních čarových grafů, sloupcových grafů a histogramů
• Importovat a filtrovat data ze široké škály datových zdrojů, včetně Excel, CSV a SPSS souborů